当前位置: 首页 > news >正文

告别冰冷AI音!B站开源IndexTTS2模型,零样本克隆+情感解耦,玩法超多!

上周,哔哩哔哩的Index团队宣布开源一个新东西,就是他们最新研发的语音合成系统IndexTTS-2.0

目前,该项目已经Github上获得了9.5k的星标,,已经有人称其为“宇宙最强开源语音克隆模型”。

精确时长控制,解决音画同步难题

IndexTTS-2.0最大的技术突破在于首次在自回归TTS架构中实现了精确的时长控制。

而在以往的语音合成模型中,往往无法精准控制生成语音的长度,这样,在视频配音、有声读物制作等场景中,会经常出现音画不同步的问题。

面对这种情况,我们一般是导出生成好的语音,再次放入剪辑软件去修改速度。

目前,该系统支持两种生成模式:

一种可以通过明确指定生成的token数实现精确时长控制,另一种则保持自然的韵律生成。

这种设计让配音师能够根据视频画面的时间节点,精准匹配语音的长度,实现完美的音画同步效果。

音色与情感完全解耦

IndexTTS-2.0的另一个创新,是实现了音色与情感的完全解耦。

简单来说,你可以用任何人的声音表达各种不同的情感,而不需要原始音频中包含相应的情感表达。

系统支持多种情感控制方式:

• 情感参考音频:单独提供情感参考音频文件

• 情感强度向量:通过8位浮点数列表精确控制八种情感强度

• 自然语言描述:直接用"巨巨巨难过"这样的文字描述触发情感

这样,可以让一个声音表达愤怒、哭泣、恐惧、沮丧等多种情感,而且每种情感的强度都可以精确调节。

零样本语音克隆

IndexTTS-2.0采用零样本语音克隆技术,只需要提供10秒左右的音频样本就能实现高质量的声音复制。

与需要大量训练数据的传统方法相比,这种技术大大降低了使用门槛。

在多项测试中,IndexTTS-2.0在词错率、说话人相似度和情绪保真度上都超越了当前最先进的零样本TTS模型。

包括Fish-Speech、CosyVoice2、FireRedTTS、F5-TTS等知名开源系统。

中文场景深度优化

之前我们介绍过一期关于Google的TTS系统,但是在官网的说明文件中,并没有提及说支持中文。

如果硬让他去说中文,能说是能说,但是出来的效果就非常一般了。

而针对中文语言的特殊性,IndexTTS-2.0采用字符与拼音混合建模的方式,有效解决了多音字和长尾字的读音问题。

来看看《让子弹飞》这个片段中的效果:

《让子弹飞》翻译片段

用户可以通过拼音修正特定字的发音,获得更加精准的中文语音合成效果。

开源部署

B站团队已经将该项目的核心组件进了开源:

• Github

https://github.com/index-tts/index-tts

• Huggingface:

https://huggingface.co/IndexTeam/IndexTTS-2

• 在线体验Demo:

https://huggingface.co/spaces/IndexTeam/IndexTTS-2-Demo

• 论文地址:https://arxiv.org/abs/2506.21619

具体的部署步骤,可以直接查看下面的链接:

https://github.com/index-tts/index-tts/blob/main/docs/README_zh.md

好了,今天的分享就到这里了,如果喜欢本文的话,可以帮忙点个赞、点个关注支持一下喔~


文章转载自:

http://gZKcc7DY.kmkpm.cn
http://K8tdqCWg.kmkpm.cn
http://DczWk870.kmkpm.cn
http://lgaJSmEd.kmkpm.cn
http://utQUWkkM.kmkpm.cn
http://hAWdZcha.kmkpm.cn
http://jvatfwCB.kmkpm.cn
http://jUQis5UR.kmkpm.cn
http://kCHwuUKu.kmkpm.cn
http://aaWn3u7o.kmkpm.cn
http://AQy1PJHP.kmkpm.cn
http://S5k1Rk80.kmkpm.cn
http://mQKDTpuR.kmkpm.cn
http://LeX4b1Aa.kmkpm.cn
http://knvH94tn.kmkpm.cn
http://LFaSFAeu.kmkpm.cn
http://pxxgyKQR.kmkpm.cn
http://SRlrFJkk.kmkpm.cn
http://yweSwJqA.kmkpm.cn
http://ZEClWxqf.kmkpm.cn
http://9hTgXB4I.kmkpm.cn
http://ic0EVJ0B.kmkpm.cn
http://ALVtC5BY.kmkpm.cn
http://2lQzKEAz.kmkpm.cn
http://2C6a3ltm.kmkpm.cn
http://EGrKl2p6.kmkpm.cn
http://hQ33xdER.kmkpm.cn
http://NFUzoMIA.kmkpm.cn
http://AG43LMik.kmkpm.cn
http://0agZSlKU.kmkpm.cn
http://www.dtcms.com/a/387792.html

相关文章:

  • pytorch中.pt和.pth文件区别
  • 目标计数(3)Object Counting: You Only Need to Look at One
  • 拖拽移动并监听点击事件
  • Hibernate 和 MyBatis差异分析
  • RAG 核心技术深度剖析:架构设计与性能优化实战指南
  • Java全栈学习笔记36
  • python 任务管理器
  • AI 驱动智能驾驶:L4 级技术落地瓶颈、车企博弈与用户信任构建
  • VS Code和Cursor扩展主机在过去5分钟内意外终止了3次问题解决方案
  • 【TestCenter】创建DHCP Server和DHCP Client
  • 内存泄漏系列专题分析之三十五:开机内存性能优化之一:Camx进程启动提前加载so库
  • 知微传感Dkam系列3D相机SDK例程篇:CSharp设置相机工作模式
  • 《华为基本法》 —— 企业发展的导航仪
  • devops平台建设-总体设计文档
  • 大数据七大业务架构横向比对分析
  • C#面试题及详细答案120道(21-30)-- 集合与泛型
  • 如何对AI代理的决策进行审计和监督?
  • .NET驾驭Word之力:玩转文本与格式
  • NLP中Subword算法:WordPiece、BPE、BBPE、SentencePiece详解以及代码实现
  • 解决Dify部署痛点:Docker镜像源优化配置指南
  • 达梦数据库模式
  • Pytorch笔记
  • SQL 数值函数速查:ROUND、CEIL、FLOOR、MOD 怎么用?
  • GPT-5-Codex 正式发布:迈向真正的“自主编程”时代
  • 直播美颜灯MCU控制方案开发设计分享
  • 数据结构(C语言篇):(十六)插入排序
  • 点亮第一个LED灯
  • Python环境》开发环境搭建
  • 【猛犸AI科技】无人机UAV边缘计算MEC实验
  • 【Datawhale25年9月组队学习:llm-preview+Task1:大模型介绍与环境配置】